Careless Responding: Why Many Findings Are Spurious or Spuriously Inflated
Notice bibliographique
Résumé
Contrary to long-standing conventional wisdom, failing to exclude data from carelessly responding participants on questionnaires or behavioral tasks will frequently result in false-positive or spuriously inflated findings. Despite prior publications demonstrating this disturbing statistical confound, it continues to be widely underappreciated by most psychologists, including highly experienced journal editors. In this article, we aim to comprehensively explain and demonstrate the severity and widespread prevalence of careless responding’s (CR) inflationary effects in psychological research. We first describe when and why one can expect to observe the inflationary effect of unremoved CR data in a manner accessible to early graduate or advanced undergraduate students. To this end, we provide an online simulator tool and instructional videos for use in classrooms. We then illustrate realistic magnitudes of the severity of unremoved CR data by presenting novel reanalyses of data sets from three high-profile articles: We found that many of their published effects would have been meaningfully, sometimes dramatically, inflated if they had not rigorously screened out CR data. To demonstrate the frequency with which researchers fail to adequately screen for CR, we then conduct a systematic review of CR screening procedures in studies using paid online samples (e.g., MTurk) published across two prominent psychological-science journals. These findings suggest that most researchers either did not conduct any kind of CR screening or conducted only bare minimal screening. To help researchers avoid publishing spuriously inflated findings, we summarize best practices to help mitigate the threats of CR data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,467 | 0,864 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».